植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究

摘要：利用冬小麦 2 个生长季高光谱反射率和覆盖度实测资料，基于回归分析方法建立 4 种植被指数反演植被覆盖度模型，并对预测模型年际间的稳定性进行了验证。采用噪声等效覆盖度误差对各植被指数反演植被覆盖度模型进行了敏感性分析，结合对模型的残差分析得到了不同种植密度和氮肥施用量条件下各植被指数的适用性。结果表明: 归一化植被指数 NDVI 和改进的土壤调节指数 TSAVI 与冬小麦覆盖度采用抛物线拟合结果较好; 修正的土壤调节植被指数 MSAVI 和增强型植被指数 EVI 与覆盖度符合线性关系。验证模型的决定系数略低于建模方程，反演模型在年际间表现出较好的稳定性，能够满足覆盖度预测需要。NDVI 和 TSAVI 较 MSAVI 和 EVI 可更好地解释本地区冬小麦植被覆盖度的变化规律。在低到中覆盖度( 0 ～ 60% ) 条件下，如果当地土壤信息可获得，利用植被指数 TSAVI 估算植被覆盖度变化规律表现出较好的敏感性和较高的估算精度。如果缺失土壤线资料，NDVI能保证覆盖度的估算精度。